凸优化系列—

什么是hessian矩阵红廉骑士兽矩阵线性代数算法机器学习 numpy
Hessian矩阵是一个数学概念，是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵，对于多元函数来说，每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。Hessian矩阵在优化算法和最优化等领域有着重要的应用。
数学建模之数学模型-3：动态规划 ^ω^宇博数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素：以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
深度学习常见优化器 Humingway 深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
【6】搜索剪枝优化学习笔记 W9095 剪枝学习笔记 c++算法
前言WFLS2023寒假集训Day4Day5搜索剪枝的复杂度很玄学，最好还是能剪枝就剪枝，只要不是错误的，总没有坏处。最优化剪枝当题目要求求最优解的时候，此时如果已经求出一个可行解，那么答案超过这个可行解的分支一定不是最优解，所以这些分支可以剪掉。找到可行解if(check()&&nowans)return;例题111：P1213[USACO1.4][IOI1994]时钟TheClocks剪枝11
支持向量机 SVM 简要介绍 _夜空的繁星_ 机器学习 svm 支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题：$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
1.3 最优化的基本概念西瓜毛毛猫最优化算法
系统分类一般来说，最优化算法研究可以分为：构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。打个比方，给定二维欧几里得空间的若干个分离点，假定它们可以通过一条直线分成两部分，也可以通过一条曲线分成两部分。那么分别使用直线和曲线所得到的最优化模型是不同的。在前文的问题中，目标函数与约束函数都是由模型来决定的。在确定模型后，我们再
图像算法工程师的技术图谱和学习路径执于代码开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径执于代码开发者职业加速服务推荐算法学习算法
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述，可以总结如下：一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面：数学基础：微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础，用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构：熟练掌握Python、Java等编程语言，具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署 Felix_bin 语言模型人工智能自然语言处理
IPEX-LLM:英特尔硬件大语言模型加速库部署大语言模型的本地部署正成为一个热门话题。本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。无论你是刚开始接触还是已经有一定经验，这份指南都能满足你的需求。IPEX-LLM的优势IPEX-LLM是英特尔基于PyTorch开发的专业优化库
【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化宸码机器学习模式识别支持向量机机器学习算法人工智能数据挖掘 python
支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，
支持向量机SVM原理详解 handsomeboysk 支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件：6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核（Line
机器学习学习笔记（十七）—— 优化算法概述 lancetop-stardrms 机器学习机器学习
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
【C++】二分算法介绍＋图片（ programming expert 算法 c++数据结构
二分答案（BinarySearchforAnswer）是一种在单调性基础上通过二分搜索来逼近问题解的算法。它常用于解决一些最优化问题，特别是那些可以通过“判定问题”来验证答案是否可行的问题。以下是对二分答案算法的详细介绍以及一个C++代码示例。二分答案算法的基本原理‌确定单调性‌：首先，必须确保问题的解在某个范围内是单调的，即随着某个参数的变化，问题的解呈现单调递增或递减的性质。‌设计判定函数‌：
动态规划算法套路解析 xl.liu 算法动态规划
动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成；而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。解题套路框架面对一个动态规划问题时，通常可以遵循以下四个步骤来进行思考与解答：定
第六篇：数字逻辑的“矩阵革命”——域控制器中的组合电路设计天天爱吃肉8218 学习笔记矩阵线性代数汽车笔记
副标题：用卡诺图破解车身域控制器的逻辑迷宫，揭秘华为DriveONE的“数字特工”▍开篇：黑客帝国世界观映射>"WelcometotheRealWorld."——Morpheus>在数字逻辑的世界里，组合电路就是构建Matrix的底层代码。当新能源汽车的域控制器需要同时处理车门锁、灯光控制、热管理信号时，就像Neo同时躲避多个特工的追击——只有最优化的逻辑设计，才能让系统在纳秒级响应中游刃有余。核
用大模型学大模型02-数学基础微积分 wyg_031113 人工智能
https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧，我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则，还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系，然后结
书籍-《机器学习数学基础》机器学习深度学习数学
书籍：MathematicsforMachineLearning作者：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python 查理零世动态规划专题算法动态规划 python
目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。进入正题石子合并https://www.acwing.com/problem/content/284/有N堆石子排成一排，其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量
拉格朗日乘数法算法详解及python实现闲人编程 python 算法 python 开发语言拉格朗日乘数法数学模型
目录一、拉格朗日乘数法算法详解1.1基本思想1.2数学推导1.3算法步骤1.4算法在编程中的实现二、案例分析案例一：二维最优化问题——求f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=x2+y2在约束x+y=1x+y=1x+y=1下的极值2.1.1问题描述2.1.2数学模型构建2.1.3Python代码实现案例二：乘积最大化问题——求f(x,y)=xyf(x,y)=xyf(x,y
Yocto Project的后坐力与未来可能性分析嵌入式Jerry Yocto 嵌入式硬件 linux 架构学习职场和发展经验分享面试
一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目，致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。通过自定义属于自己的BSP层，开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业，包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。目前，它的发展流向深刻影响着未来的嵌
AI学习专题（一）LLM技术路线王钧石的技术博客大模型人工智能学习 ai
阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合）反向传播、优化器（
《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（八）-摘花生、地宫取宝程序猿零零漆蓝桥杯蓝桥杯算法 java
前言在许多算法问题中，动态规划是一种非常有效的技巧，能够在处理最优化问题时提供显著的性能提升。通过将问题拆解成更小的子问题，并利用已解决的子问题来构建最终解，动态规划能够显著减少计算量。在本文中，我们将通过具体的应用案例，探讨如何使用动态规划来解决“摘花生”和“地宫取宝”这两个经典问题。摘花生HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图)，从西北角进
Python-玩转数据-凸优化人猿宇宙 python 数据挖掘人工智能
一、说明最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个权重，直到准确率不再是上升，迭代停止，那到底什么是最优化问题呢？比如你要从上海去北京，你可以选择搭飞机，或者火车，动车，但只给你500块钱，要求你以最快的时间到达，其中到达的时间就是优化的目标，500块钱是限制条件，选择动车，火车，或者什么火车都
拉格朗日乘数法算法详解Python实现闲人编程 python 算法 python 开发语言偏导拉格朗日乘数法数学模型
目录一、拉格朗日乘数法算法详解1.1基本思想1.2数学推导1.3算法步骤1.4算法在编程中的实现二、案例分析案例一：二维最优化问题——求f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=x2+y2在约束x+y=1x+y=1x+y=1下的极值2.1.1问题描述2.1.2数学模型构建2.1.3算法流程图（Mermaid语法）2.1.4Python代码实现案例二：乘积最大化问题——求f(
DynamicPlanning动态规划学习笔记 kxwsspz2001 笔记动态规划算法
动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。各阶段决策依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列。我们可以从决策序列中找到最优解LeetCode53给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。示例
国科大-算法中的最优化方法-林手板心里煎鱼吃算法性能优化 matlab
2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完，把复习资料也发出来，学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难，由于开卷转闭卷的原因，大部分都是原题，在ppt以及网上都能找到。考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。第二大题给了4个题目，让判断是属于哪种规划（
大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用大模型柳儿 llama 服务器人工智能 web安全 linux 安全
1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。llama.cpp（https://github.com/ggerganov/llama.cpp）主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化：llama.cp
python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用 weixin_39851457 python在统计专业的应用
PythonforEconometricsandStatistics(Python在计量经济与统计学中的应用)【点击链接进入主页】。这套笔记将重点介绍Python在计量经济学与统计分析中的应用。内容涵盖Python基本数据类型，Numpy科学运算，Pandas数据分析，统计分析，蒙特卡洛过程，最优化过程，数据可视化功能，以及在计量经济与统计模型中的应用等。随后还将陆续推出统计学习在在量化金融中的应
基于STM32的智能温室自动控制系统设计 STM32发烧友 stm32 嵌入式硬件单片机
目录引言硬件与软件设计硬件设计软件设计系统架构功能模块系统流程代码实现4.1温湿度监测模块4.2土壤湿度监测模块4.3自动灌溉控制模块4.4显示与报警模块系统调试与优化结论与未来工作1.引言随着农业自动化和精准农业的发展，温室环境控制系统在现代农业中扮演着越来越重要的角色。温室自动控制系统通过监控温度、湿度、土壤湿度等关键参数，实现自动化控制，调节环境以最优化作物生长条件。本文设计了一个基于STM
数据结构与算法再探（五）贪心-双指针-滑动窗口刀客123 数据结构与算法算法
贪心算法贪心算法是一种常用的算法设计策略，旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的基本思想是：在每一步选择中，都选择当前看起来最优的选项，而不考虑后续的影响。贪心算法通常用于解决最优化问题，尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题1、分发饼干455.分发饼干-力扣（LeetCode）假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个
java短路运算符和逻辑运算符的区别 3213213333332132 java基础
/* * 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码 * 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的 * 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。 * * 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。 * 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
Java异常那些不得不说的事白糖_ java exception
一、在finally块中做数据回收操作比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。 JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent(); try{ jdbc.excute("select * from ctp_log"); }catch(SQLException e){ ... }finally{ jdbc.close();
utf-8与utf-8(无BOM)的区别 dcj3sjt126com PHP
BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
JAVA Annotation之定义篇周凡杨 java 注解 annotation 入门注释
Annotation: 译为注释或注解 An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
tomcat的多域名、虚拟主机配置 g21121 tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置：在Engine标签下增面积Host标签，如下： <Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ） 510888780 linux capistrano
1.ssh -v [email protected] 出现 Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 错误运行状况如下： OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013 debug1: Reading configuratio
log4j的用法 Harry642 java log4j
一、前言： log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现，当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现 aijuans oracle jave
定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量 oracle分页：　　　　select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart sqlServer分页：
Hessian 简单例子 antlove java Web service hessian
hello.hessian.MyCar.java package hessian.pojo; import java.io.Serializable; public class MyCar implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
数据库对象的同义词和序列百合不是茶 sql 序列同义词 ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令; 解锁用户和锁定用户 alter user scott account lock/unlock; //system下查看系统中的用户 select * dba_users; //创建用户名和密码 create user wj identified by wj; identified by //授予连接权和建表权 grant connect to
使用Powermock和mockito测试静态方法 bijian1013 持续集成单元测试 mockito Powermock
实例： package com.bijian.study; import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.io.IOException; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import or
精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *访问ORACLE */ --检索单行数据 --使用标量变量接收数据 DECLARE v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; BEGIN select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&no; dbms_output.pu
【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器 bit1129 nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：负载均衡的好处增加可用资源增加吞吐量加快响应速度，降低延时出错的重试验机制 Nginx主要支持三种均衡算法： round-robin l
jquery-validation备忘白糖_ jquery css F#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码： function checkForm(){ validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误，默认:&
solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制） ronin47 限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。第一步：在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如： <userusername="ad
多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 bylijinnan java 多线程
public class IncDecThread { private int j=10; /* * 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 * 两个问题： * 1、线程同步--synchronized * 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类 */ public static
买房历程 cfyme
2015-06-21: 万科未来城，看房子 2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675 2015-06-27: 房子首付,签完合同 2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
[军事与科技]制造大型太空战舰的前奏 comsci 制造
天气热了........空调和电扇要准备好.......... 最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界.......... 所以,我们不得不关
dateformat dai_lm DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex." "------ ------- ------------ ----" "G era designator (Text) AD" "y year
Hadoop如何实现关联计算 datamachine mapreduce hadoop 关联计算
选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。以关联计算为例。假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？ &nbs
用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的 dcj3sjt126com yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
中文 iOS/Mac 开发博客列表 dcj3sjt126com Blog
本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。本博客列表涉及的文章内容支持定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
js去除空格，去除左右两端的空格蕃薯耀去除左右两端的空格 js去掉所有空格 js去除空格
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SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架 UI
同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
JQuery EasyUI 验证扩展可怜的猫 jquery easyui 验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。以下内容只需要在公用js中添加即可。使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
1.前言. 如题. 2.代码. /* * Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved. */ package com.test.test.test.send; import java.io.IOException; import java.io.InputStream
Jquery性能优化 r361251 JavaScript jquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的二、请使用一个var来定义变量如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipse maven
概览: 如何导入maven项目至eclipse中建立自有Maven Java类库服务器建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就把
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凸优化系列——凸函数

1.凸函数的定义

2.凸函数的性质

3.保凸运算

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